Doktorski študent Odseka za računalniške sisteme Instituta "Jožef Stefan" Simon Mezgec je na tekmovanju Food Recognition Challenge, edinem mednarodnem spletnem tekmovanju v samodejnem razpoznavanju slik hrane, med 441 prijavljenimi zasedel 2. mesto. Na tekmovanju je dosegel natančnost razpoznavanja v višini 59,2 odstotka. Za doseženi rezultat je na povečani zbirki slik uporabil metodo Hybrid Task Cascade (HTC) z osnovo ResNet-101 in si za nagrado priboril udeležbo na konferenci o strojnem učenju Applied Machine Learning Days at EPFL januarja 2021 v Lozani v Švici. Razpoznavanje hrane po slikah je v zadnjih nekaj letih precej napredovalo zaradi inovacij v globokem učenju in postaja vedno bolj uporabno orodje, saj ljudem omogoča, da zaradi zdravstvenih ali osebnih razlogov spremljajo svoj vnos hrane s preprosto fotografirajo tega, kar zaužijejo, in ne več prek vprašalnikov, ki so nenatančni.